Geral
Os geógrafos, entre outros cientistas, procuram padrões geográficos na esperança de que isso os ajude a entender melhor os processos que produziram esses padrões. Como você mostrou, esse processo começa com o mapeamento dos locais em que os fenômenos estão localizados. Muitas vezes, os mapas que você produziu acima são conhecidos como mapas de padrão de pontos .
Distribuição espacial
Quando um leitor examina esse mapa, está tentando encontrar a distribuição espacial (ou o arranjo espacial ou geográfico) da variável de interesse e se existe algum tipo de padrão. Normalmente, existem quatro tipos de distribuição definidos para o mapa de padrões de pontos (que você também desenhou acima). Esses são:
- agrupado
- normal
- aleatória
- regular / uniforme / disperso
Da Wikipedia :
Além da investigação visual, muitas vezes é necessário usar a análise da frequência ou da densidade de pontos em uma região (feita com a ajuda da análise quadrat ) ou da distância entre pontos adjacentes (feita com a ajuda da análise do vizinho mais próximo ).
Problema de unidades modificáveis
Você também mencionou o problema da unidade de área modificável (também conhecido como problema de unidades modificáveis ).
Na análise espacial, quatro problemas principais interferem na estimativa precisa do parâmetro estatístico: o problema de fronteira, o problema de escala, o problema de padrão (ou autocorrelação espacial) e o problema de unidade de área modificável (Barber, 1988).
Eu acho que é relevante neste exemplo, mas também gostaria de mencionar alguns outros problemas:
Problema de Fronteira
Um problema de limite na análise é um fenômeno no qual os padrões geográficos são diferenciados pela forma e disposição dos limites desenhados para fins administrativos ou de medição.
Por exemplo, se você tem seus pontos representando várias pessoas de um determinado grupo étnico, dependendo dos limites utilizados, poderá ter uma visão diferente da distribuição dos pontos entre, por exemplo, distritos censitários.
Se os pontos estiverem localizados próximos uns dos outros e ainda em distritos censitários diferentes, você poderá obter um entendimento falso da distribuição, pois isso indicaria uma distribuição uniforme do grupo étnico nessa área de estudo. Por outro lado, se você usasse outros limites, poderá obter outra visão que indique uma concentração de área significativa do grupo ético. No final, você pode ficar confuso se observa segregação étnica ou integração étnica.
Problema de unidades modificáveis
Isso pode ser discutido em dois aspectos - em termos de "escala" e "forma".
Problema de escala
Os valores para várias estatísticas descritivas podem variar de maneira sistemática quando você usa mais e mais dados agregados de área.
Uma ilustração simples: cada célula é a nossa área de polígono com a contagem de pontos.
6 10 3
5
2
6
4
12
3
5
8
12
4
12
1
3
Agregamos os polígonos para obter um número médio de pontos:
8 4
4
8
4
10
8
2
E mais uma vez:
6
6
6
6
Ei, nós temos uma distribuição uniforme! Em uma palavra: a agregação espacial geralmente tende a minimizar a variação mostrada em um mapa.
Para outro exemplo realmente simples, depende realmente de qual escala você está analisando seus pontos. Olhe a imagem da Wikipedia para o padrão de pontos; a distribuição normal pode parecer uma agrupada quando você diminui o zoom no seu mapa digital.
Problema de forma
Poderíamos ter agregado os polígonos na tabela acima usando vertical ou horizontal (unindo contíguos norte-sul ao invés de vizinhos leste-oeste). Isso significa que várias definições de área podem ter um impacto significativo nos valores da distribuição de dados e nas estatísticas descritivas.
O problema do padrão
Em resumo, os métodos mencionados acima não são muito bons para avaliar o tipo de problema que um ser humano leria facilmente em um mapa. Para ser capaz de distinguir entre os padrões de área e distribuições de pontos, seria necessário usar os métodos de autocorrelação espacial ).
